Проверяемый текст
Бехтин, Юрий Станиславович; Методы и алгоритмы вейвлет-кодирования зашумленных изображений в радиотехнических системах (Диссертация 2009)
[стр. 33]

текстуре.
При обработке РСА-изображений усредняющий фильтр применяют при получении оценки
после обнаружения принадлежности исследуемой точки однородной текстуре [70].
Среди фильтров, основанных на порядковых статистиках, следует отметить медианные фильтры
[87], которые эффективны при фильтрации импульсного шума (типа «соль и перец»).
Несмотря на меньший эффект расфокусировки (размытия) по сравнению с линейными сглаживающими фильтрами (при одинаковых размерах апертуры), медианные фильтры редко применяют для обработки РСА-изображений.
В отечественной и особенно в зарубежной литературе известно множество других методов, которые используют локальные статистики.
Ниже приводится описание адаптивных фильтров первого и второго порядков, которые стали «классическими» (по частоте цитирования) и которые, в основном, применяются в обработке РСА-изображений.
Перед применением таких фильтров РСАизображение обычно подвергается логарифмированию.
Фильтр Куана (Киап).
Фильтр Куана
[108], полученный на основе критерия минимума среднеквадратической ошибки, применяется для аддитивной модели: х^у (7 Lcr\2-у2 (1-23)+ (У +(t\ )! L \ L + 1 или х = уф + у(\ -Ф), (1.24) где весовая функция фильтра Ф вычисляется через коэффициенты вариации (при L=l, L число обзоров PC А): Ф С2 1--4 С1 1 + с; (1-25) Фильтр Куана становится оптимальным, когда распределение изменений сцен и интенсивностей изображения является гауссовским.
Фильтр Ли (Lee).
Фильтр Ли
[ПО] является частным случаем фильтра Куана, если в (1.24) положить 33
[стр. 39]

3 9 f Л фильтрации fly) должен быть применен для получения оценки оригинала X в соответствующей точке изображения с наблюдаемой яркостью у.
Величину порога Cthr достаточно трудно определить теоретически, поскольку она является функцией различных характеристик изображения (особенности сцены, другие текстурные признаки и т.п.).
Например, для РСАизображений в работе /143/ был получен результат в виде Ct/ л/l + 2 / L , где L —число обзоров участков поверхности Земли радаром с синтезированной апертурой.
В ряде других работ /28, 101, 106, 107/ рекомендуется установить величину порога как: С,к = m ax 1C, (1.2.4) поскольку при этом потери какой-либо части текстурной информации (особенно мелкие детали на изображении) будут незначительными.
В диссертации для расчета величины порога C,hr используется соотношение (1.2.4).
1.2.3.
Алгоритмы пространственной обработки.
Если использовать линеаризованные модели, то пространственная фильтрация является лучшим из возможных методов восстановления оригинала зашумленного изображения /41, 47, 82/.
Известно много вариантов построения пространственных фильтров.
Прежде всего, отметим усредняющие фильтры, которые могут быть построены на основе вычисления в локальной области каждого пикселя среднего арифметического, среднего геометрического, среднего гармонического, среднего контргармонического /41/.
Такие фильтры эффективны при однородных текстурах, но размывают контуры объектов при разнородной текстуре.
При обработке РСА-изображений усредняющий фильтр применяют при получении оценки
(1.2.3) после обнаружения принадлежности исследуемой точки однородной текстуре /107/.
Среди фильтров, основанных на порядковых статистиках, следует отметить медианные фильтры
/64/, которые

[стр.,40]

4 0 эффективны при фильтрации импульсного шума (типа «соль и перец»).
Несмотря на меньший эффект расфокусировки (размытия) по сравнению с линейными сглаживающими фильтрами (при одинаковых размерах апертуры), медианные фильтры редко применяют для обработки РСА-изображений.
В отечественной и особенно в зарубежной литературе известно множество других методов, которые используют локальные статистики.
Ниже приводится описание адаптивных фильтров первого и второго порядков, которые стали «классическими» (по частоте цитирования) и которые, в основном, применяются в обработке РСА-изображений.
Перед применением таких фильтров РСА-изображение обычно подвергается логарифмированию.
Фильтр Куана {Киап).
Фильтр Куана
/151/, полученный на основе критерия минимума среднеквадратической ошибки, применяется для аддитивной модели: где весовая функция фильтра Ф вычисляется через коэффициенты вариации (при L=l,Lчисло обзоров РСА): Фильтр Куана становится оптимальным, когда распределение изменений сцен и интенсивностей изображения является гауссовским.
Фильтр Ли (Lee).
Фильтр Ли
/153/ является частным случаем фильтра Куана, если в (1.2.6) положить (1.2.5) ИЛИ х = уФ + у(1-Ф) (1.2.6) (1.2.7) Ф = 1 (1.2.8)

[Back]